Summary: A previsão de vazão em tempo real, ou curto prazo, permite uma gestão mais adequada dos recursos hídricos e pode ser realizada a partir de informações no rio a montante, com base na precipitação registrada em rede telemétrica, mas está limitada à antecedência entre a ocorrência da precipitação e a chegada da vazão nos locais de interesse. Essa antecedência em locais de interesse (área urbanas, reservatórios, etc) pode ser curta para a gestão de recursos hídricos, tanto em período de seca como de cheias. Também é possível prever vazões com base na precipitação prevista por modelos meteorológicos, antecipando ainda mais a previsão.
Geralmente as previsões quantitativas de chuva podem ser utilizadas de forma eficaz para realizar previsões de vazão com tempo de antecedência maior do que se obtém sem considerar essas previsões, o que contribui para aumentar a eficiência das ações a serem tomadas. Desta forma, a utilização de um sistema operacional de previsão de vazão permite antecipar a ocorrência de eventos hidrológicos, apoiando a tomada de decisão e auxiliando na redução de impactos negativos associados.
A bacia hidrográfica do rio Santa Maria da Vitória, responsável por abastecer quase metade da população da Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV), tem registrado conflitos pelo uso da agua em cenários recorrentes de escassez hídrica, exigindo assim maior atenção dos usuários da agua, da companhia de abastecimento e do poder público. Como auxílio no processo de tomada de decisão, o conhecimento das vazões futuras permite aos usuários da agua, aos governos e à sociedade civil tomarem providências para enfrentar cenários críticos como o de escassez hídrica.
Neste sentido, este projeto de pesquisa buscar operacionalizar um sistema de acesso interativo, de fácil uso e intuitivo para acompanhar, em tempo real, as vazões do rio Santa Maria da Vitória, assim como uma previsão de curto prazo que indique potenciais cenários críticos, como o de escassez hídrica.
Starting date: 2021-12-01
Deadline (months): 35
Participants:
Role |
Name |
|---|---|
| Coordinator * | Diogo Costa Buarque |
| Student Doctorate * | Franciélli de Paula Dela Costa |
| Student Doctorate * | Lizandra Broseghini Föeger |
| Student Master * | Geraldo André Rosseto Barreto |
| Student Master * | Jessica Pedroni Loureiro |
